Sandeep Hiremath,MathWorks
摄像机校准是估计摄像机的内在、外在和镜头畸变参数的过程。它是校正任何光学畸变伪影、估计物体与摄像机的距离、测量图像中物体的大小以及为增强现实系统构建三维视图的基本过程伊森工具箱™ 提供应用程序和功能,以执行中的所有基本任务相机标定工作流程,包括:
相机校准器的应用和立体摄像机校准器应用程序两者都允许交互式地选择校准图像,设置畸变系数,然后估计可以导出到MATLAB的相机参数。
摄像机标定是一种通过校正镜头畸变或以世界单位测量物体尺寸来提高摄像机拍摄图像质量的技术。标定摄像机是机器视觉测量实际物体尺寸、机器人导航和三维场景重建等应用中的重要组成部分.
摄像机校准涉及确定摄像机的特征:内在和外在参数。内在参数定义摄像机的内在特征,如镜头焦距、光学中心和镜头畸变系数。了解这些参数可以提高校正镜头畸变的图像质量将真实世界的距离映射到像素。外部参数定义相机相对于固定对象在空间中的位置,这些参数对于立体校准和运动结构至关重要。在本视频中,您将看到使用MATLAB对相机(包括鱼眼镜头a)执行相机校准是多么容易立体视觉。
计算机视觉工具箱提供MATLAB函数和交互式应用程序,用于执行摄像机校准。Camera Calibrator app是一个简单的交互式界面,可以完成校准工作流程。
首先,添加棋盘格校准模式的校准图像。使用棋盘格是因为其规则模式易于自动检测。建议使用10到20个图像以获得准确的校准结果。
接下来,以世界单位输入棋盘格正方形的大小,例如毫米、厘米或英寸。这是找到世界单位和图像像素之间映射的必要步骤。然后,应用程序会自动检测所提供图像中的棋盘格校准模式。
然后,您可以通过放大检查结果来检查棋盘格检测器的准确性。这有助于发现不正确的检测并删除坏图像。在“选项”下,还可以指定计算的径向扭曲系数的数量。当光线在透镜边缘附近的弯曲程度大于在光学中心的弯曲程度时,就会发生径向畸变。通常,两个系数就足够了,但对于严重失真,如广角镜头,可能需要三个系数。还可以启用切线失真的估计。当镜头和相机传感器不平行时,会发生这种失真。
现在,按下校准按钮来解决相机参数。校准完成后,可以通过可视化重投影误差来评估校准结果。Reprojection错误
是校准误差的全局度量,是图像中检测到的点与使用刚才计算的相机参数重新投影到图像上的点之间的差。这有助于识别不良图像,您可以删除和重新校准,以获得更好的结果。
您还可以可视化外部参数,以查看从哪个角度拍摄校准图像。这有助于确定何时没有从足够的角度拍摄校准图像,以及可能需要更多图像来改善校准结果。
现在我们已经了解了标准相机的校准工作流程,让我们看看鱼眼或广角镜头的校准工作流程。
与标准相机镜头不同,这些相机使用一系列复杂的镜头来扩大相机的视场,使其能够捕捉宽的全景或半球形图像。然而,镜头通过扭曲图像中的透视线来实现这种极其广角的视角。计算机视觉工具箱校准算法使用Scaramuzza提出的鱼眼摄像机模型,其中的内在参数解释了极端的失真和拉伸。
在应用程序中,选择相机型号选项为“鱼眼”在“选项”下,您现在可以选择启用传感器和图像平面之间对齐的估计。运行校准后,您可以查看已补偿镜头失真的未失真图像。镜头失真是一个常见问题,会导致直线出现弯曲。了解相机的固有参数ets us应用了一种消除镜头畸变的无畸变程序,您现在可以看到,看起来弯曲的边缘现在已经拉直了。在计算机视觉中,校正镜头畸变非常有用,例如将图像拼接在一起以形成全景图,需要图像无畸变才能正常工作。
这里是计算机视觉工具箱提供的一个例子,展示了如何测量几个便士的直径,如图所示。
最后,让我们看看使用MATLAB的立体摄像机标定工作流程。立体视觉是通过比较同一场景的两个或多个视图,从相机图像中恢复深度的过程。这种计算的输出对于设计3D点云很有用,其中每个3D点对应于图像中的一个像素。在MATLAB中的立体相机校准应用程序允许你估计立体相机对中每个相机的几何参数。您还可以估计相机对之间的平移和旋转。在app中,分别加载两个摄像头的校准校验板图像,然后按照之前的步骤进行校准并分析结果。
这里的重投影误差柱状图显示了每个图像的平均重投影误差,以及总体平均误差。单击“视图”部分中的“显示矫正”选项将显示立体声矫正的效果。如果校准是准确的,图像将变得不失真和行对齐。
有关从立体视觉估计深度的详细示例,请参阅文档中的“说明”链接。
感谢您观看本期视频,更多关于相机校准的信息,请访问mathworks.com。
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